Новости

Наиболее эффективный обжиг возможен тогда, когда в обжиговой машине преобладает доля окатышей класса 10-12,5 мм: так обеспечивается оптимальная пористость и газопроницаемость слоя при термообработке, что приводит к улучшению качества готовой продукции. Ранее у операторов не было индикатора, который мог бы точно определить эту долю: замеры проводились визуально, выборочно и в ручном режиме на основе лабораторных проб.

Теперь на основе анализа изображений с камер с высоким разрешением модель компьютерного зрения высчитывает гранулометрический состав сырых окатышей и предсказывает долю нужных классов. В зависимости от этого показателя регулируется скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита и концентрата. Решение дает возможность не только контролировать процесс окомкования и управлять им, но и стандартизировать работу обжиговой машины. В результате использования модели производительность линии окомкования повысилась на 11% с сохранением качества продукции.

Как отмечает начальник управления цифровых технологий центра развития бизнес-системы железорудных активов «Северстали» Владимир Люшенко, в 2018 году на «Карельском окатыше» был реализован подобный проект, но без использования нейронной сети. Достигнутая сейчас достоверность определения грансостава на порядок выше, чем была ранее. Нейронная сеть более точно определяет контур и размеры окатышей, в том числе те, которые скрывает первый слой. Система позволяет вести непрерывный мониторинг в потоке, что обеспечивает автоматическое и оперативное принятие решения в системе управления линией окомкования.

По словам Светланы Потаповой, руководителя кластера «Искусственный интеллект» «Северстали», процесс окомкования очень сложный, необходимо учитывать много факторов для создания модели адаптивного управления. Решение стало уникальным для комбината симбиозом физического моделирования, алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. При обучении модели использовались специальные регуляризаторы, которые помогли в шумных данных выявить правильные физические зависимости. Кроме того, она непрерывно уточняется и корректируется на основе данных, поступающих в режиме реального времени.

Операционная деятельность трех заводов Bosch по производству свечей зажигания, котлов отопления и электроинструмента была остановлена в марте 2022 года после ухода компании из России. Весной 2023 года активы были переименованы в Meteor и приобретены S8 Capital, которой требовалось их запустить в короткие сроки. Сложность проекта заключалась в том, что ранее предприятия были подключены к глобальной ИТ-инфраструктуре Bosch, охватывающей более 200 бизнес-приложений.

В рамках реализации проекта команда Axenix и «Синхро» помогла Meteor построить новый независимый ИТ-ландшафт базе облачных технологий. Параллельно за два месяца реализован стресс-сценарий миграции с SAP ERP на «1С:ERP Управление предприятием». В сжатые сроки запущены наиболее критичные бизнес-процессы предприятий с таким набором функциональности, как снабжение, запасы (склад), производство, отгрузки, бухгалтерский и налоговый учет, казначейство. Стресс-сценарий обеспечил примерно 40% общей функциональности систем. После его завершения компания приступает к развитию внедренных модулей и запуску остальных систем.

Параллельно работам по инфраструктуре и развертыванию «стресс-сценария 1С» команда разработала новый дизайн всего ИТ-ландшафта, включая архитектуру ERP-системы, бизнес-приложений, ИТ-инфраструктуры, а также операционную модель ИТ. Благодаря этому заводы Meteor в ближайший год вернутся к привычному уровню автоматизации, и смогут выйти на новые мощности производства и объемы выпуска.

Как отмечают в «Крок», рынок ретейла начинает восстанавливаться после падения 2022 года. Исследование продемонстрировало увеличение оборота за первое полугодие 2023 года на 1,1%, после сокращения на 6,7% в 2022 году. Наибольший рост показали сегменты food-ретейла, e-commerce и маркетплейсы. Также отмечается активное замещение покинувших Россию брендов локальными производителями и ретейлерами. Выручка у крупных местных ретейлеров товаров для дома, одежды и косметики выросла на 13%, растет число новых офлайн-магазинов. Так, онлайн-гипермаркет «ВсеИнструменты.ру» планирует в ближайшей перспективе открыть 250 розничных магазинов, «Глория Джинс» – более 130 магазинов, КАРИ – 200 магазинов.

Неопределенность снижается, бюджеты растут

Главным приоритетом бизнеса продолжает оставаться привлечение и удержание клиентов, что вызвано высокой конкуренцией и низким уровнем лояльности к новым брендам. Также 36% опрошенных заявили о необходимости роста и расширения бизнеса. В 2022 году о расширении говорили только 25% ретейлеров, пока 75% были сосредоточены на сохранении ранее занятых позиций. 27% компаний заинтересованы в расширении партнерств: поиске новых поставщиков и проведении совместных проектов. 23% ретейлеров назвали в качестве приоритетов обеспечение спроса, замещение ушедших брендов, оптимизацию расходов, сокращение издержек и увеличение среднего чека. Сохранение бизнеса как фокусную задачу отметили только 9% респондентов.

В контексте ИТ-приоритетов главными задачами продолжают оставаться обеспечение непрерывности бизнеса и борьба с уязвимостями инфраструктуры. Решение проблемы локализации и замещения вендоров стало менее актуальными по сравнению с 2022 годом благодаря отечественным продуктам и иностранному оборудованию, доступному на российском рынке, но продолжает оставаться значимым приоритетом. Задачи по оптимизации процессов с помощью внедрения ИТ-решений выделяют 32% респондентов.

В отличие от 2022 года, когда многие компании находились в состоянии неопределенности и планировали на несколько месяцев вперед, в 2023 году увеличился горизонт планирования. Только 10% компаний планируют менее, чем на год, в то время как 40% опрошенных ретейлеров имеют горизонт планирования 2-3 года. Оставшиеся 50% компаний планируют на год.

Бюджеты на ИТ увеличили 55% компаний, при этом 32% компаний увеличили бюджеты на цифровизацию и автоматизацию более чем на 20%. В первую очередь это связывают с инфляцией и курсовой разницей, а также вынужденной локализацией и вендорозамещением. Выделенные бюджеты на инновации и рисковые проекты имеют лишь единичные компании.

Big Data больше не в приоритете, будущее за искусственным интеллектом

Технологии искусственного интеллекта интересны 87% респондентов, однако в том или ином виде их использует только 30%. Большинство опрошенных компаний ретейла использует технологии ИИ для работы с текстами и картинками вместо оптического распознавания символов (OCR), составления аналитических прогнозов, анализа рисков и выявления мошеннических действий, а также в маркетинге и рекламе. В качестве барьеров для использования ИИ ретейлеры назвали отсутствие информации о релевантных рабочих кейсах, отсутствие полной и прозрачной законодательной базы, малое количество квалифицированных специалистов, а также сложности в обосновании бюджета на внедрение ИИ внутри компании. Несмотря на проблемные вопросы, все респонденты видят большой потенциал технологии в области оптимизации бизнес и производственных процессов.

Более 80% ретейлеров используют аналитические системы, считая это «необходимым базисом для работы». При этом стоит отметить, что большинство компаний не смогли перейти на российские решения и ведут внутреннюю разработку систем отчетности. Big Data и хранилища данных используют реже, в основном крупные ретейлеры, имеющие собственные дата-центры.

Ретейлеры, которые занимают небольшую долю рынка, до 2022 года считали Big Data одним из ИТ-приоритетов. Сейчас они приняли решение временно отказаться от этого направления в связи с высокой стоимостью внедрения и сложно прогнозируемой экономической эффективностью.

В связи с постоянно растущими объемами производства и возникающими пиковыми нагрузками компании «Орматек» потребовалось обновление системы управления ресурсами для 40 складов. Ранее для их автоматизации компания использовала собственное ИТ-решение, развитие которого не в полной мере успевало за темпами роста бизнеса. Специалисты «Орматек» должны были иметь возможность оперативно отслеживать состояние всех используемых активов цепи поставок и ее экосистемы, чтобы обеспечить бесперебойность производства.

Компания искала решение, которое поможет качественно выстроить учет, и при этом обеспечит оптимальную стоимость владения и удобство с точки зрения поддержки и развития. Для выбора и внедрения системы управления складом «Орматек» обратился в «Корус Консалтинг».

Эксперты изучили складские процессы от поступления сырья до отгрузки готовой продукции, проанализировали данные по движениям товаров на основании учетных документов и определили, какие доработки системы потребуются. Также специалисты зафиксировали риски, которые могут возникнуть у бизнеса при работе без промышленной WMS. Кроме того, они обозначили направления повышения эффективности процессов на складе и определили функциональные рамки проекта внедрения.

В качестве нового решения для компании эксперты предложили систему 1С:WMS. Она отвечала ключевым требованиям: простота в обслуживании и широкая типовая функциональность, позволяющая при изменении бизнес-задач быстро вводить в контур новые процессы.

Проект включает два этапа: внедрение 1С:WMS на складе сырья и на складе готовой продукции. Специфика каждого склада требовала последовательного запуска системы, чтобы минимизировать риски снижения количества отгрузок.

Одна из задач, которая стояла перед проектной командой, – организовать идентификацию номенклатуры. Это решили сделать с помощью унифицированного штрихкодирования, которое позволит распознавать товар как посредством терминала сбора данных, так и при приемке и сборке кладовщиком вручную. Новый подход способствует уменьшению количества ошибок при распределении товара по ячейкам и повышает качество обработки заказов.

Новую систему адаптировали к особенностям процессов, связанных со всеми материалами, которые используются в производстве продукции. Специалисты настроили WMS, чтобы она предусматривала нюансы работы с каждым видом сырья. Теперь на складе «Орматек» можно более эффективно управлять инвентаризацией и используемыми в производстве продукции материалами.

Внедрение WMS позволило оцифровать количественные показатели склада. Теперь менеджеры могут отслеживать, какие задачи каждый сотрудник успевает сделать за день. Полученные данные помогают качественно планировать нагрузку и рационально распределять задачи среди персонала. Кроме того, использование WMS обеспечило прозрачность вклада каждого сотрудника в результаты работы склада: так команда может оценить, как ее труд сказывается на конечных показателях.

В ближайших планах «Орматек» – запустить систему на складе готовой продукции и тиражировать решение на остальные склады компании.

Для автоматизации внутреннего документооборота в Avito использовался корпоративный портал. С ростом компании сервис перестал обеспечивать достаточную оперативность формирования и согласования документов. Поэтому руководство компании решило перевести работу с документами на отечественную ECM-систему «1С:Документооборот». Партнером по внедрению стала компания «Аксиома-Софт».

Для реализации проекта была выбрана методика Agile, подразумевающая гибкий подход к разработке информационной системы предприятия. Для организации эффективной работы команды проекта использовались современные технологии и сервисы, которые позволили реализовать проект в сжатые сроки.

Так, например, список требований к разрабатываемой системе проекта велся с применением специализированного решения для управления проектами, что обеспечило актуальность списка поставленных задач и контроль за решением возникающих по ходу разработки продукта проблем. Документация разрабатывалась в ходе проекта с использованием wiki-системы, что позволило создать единую внутреннюю базу знаний. Интеграция между корпоративным порталом и «1С:Предприятием» реализована с помощью набора специальных инструментов для описания API. Использовались и другие инструменты для организации командной работы.

В результате реализации проекта создана трехзвенная система: корпоративный портал — «1С:Документооборот» — «1С:Зарплата и управление персоналом». Сотрудники могут создавать и согласовывать документы как из «1С:Документооборота», так и на корпоративном портале и в корпоративном мессенджере. Повышена доступность и удобство работы с внутренними сервисами для сотрудников компании, так как практически каждый получил удобный доступ к возможностям информационной системы.

Ускорилось согласование внутренних документов. Например, для сотрудников, в том числе, для внутренних совместителей, реализована упрощенная процедура согласования заявлений на отпуска. При создании заявки в системе формируется электронный лист согласования, который отражает результаты рассмотрения заявки и передается в отдел кадров.

Еще один немаловажный результат — снижение стоимости владения системой и создание возможностей для ее дальнейшего развития. Планами предусмотрено расширение перечня внутренних документов, работа с которыми будет автоматизирована.

Миграция информационных систем

Среди потребительских трендов можно выделить интенсивную миграцию информационных систем в облако. В M1Cloud две трети запросов на IaaS в 2023 году связаны с переносом инфраструктуры в облака полностью или частично, что в два раза больше, чем в 2022 году. Такой высокий спрос на перенос инфраструктуры в облака обусловлен сложностями обновления ИТ-оборудования, на котором строятся on-premise решения, а также с отсутствием вендорской поддержки. С другой стороны, облачные провайдеры предлагают экспертную техподдержку, широкий спектр сервисов и разнообразные ресурсы, которые наращивались из года в год.

Резервирование

Второй мощный тренд тесно связан с первым и относится к защите данных в облаках –резервирование мощностей, Disaster Recovery и бэкапы. В 2023 году рост запросов на сервисы резервного копирования увеличился на 50%. По прогнозам экспертов M1Cloud, в 2024 году подобные запросы могут вырасти еще в 1,5 раза. Даже при наличии у бизнеса собственной физической ИТ-инфраструктуры, бизнес стал чаще создавать резервные мощности в облаках для обеспечения непрерывности бизнес-процессов и сохранности данных.

Гибридная инфраструктура

Среди трендов архитектуры ИТ-ландшафта можно отметить создание сервис-провайдерами сегментов облачной инфраструктуры на базе платформ разных вендоров, что обусловлено спросом со стороны бизнеса на альтернативные платформы виртуализации и потребностью снизить ИТ-риски, связанные с турбулентностью на ИТ-рынке. 2023 год показал резкий рост спроса на гибридную облачную инфраструктуру – причем не только в рамках использования частных и публичных облаков, но в части использования сервисов на разных облачных платформах.

В 2024 году можно будет наблюдать усиление этих трендов, так как бизнес адаптируется и ищет для себя наиболее эффективные ИТ-решения, позволяющие сохранять темпы развития и операционных процессов.

Ежегодно сотрудники IDS Borjomi Russia & Belarus согласуют 14 тыс. договоров. ИИ-механизмы значительно ускорили и упростили эту работу. Без участия человека они определяют вид или категорию документов, сканируют текст, выделяют ключевые факты, даты, события и другую важную для компании и работников информацию. Далее сравнивают документы и подсвечивают зоны, где обнаружены расхождения.

Результаты анализа и сравнения представляются в удобной и наглядной форме, чтобы сотрудник быстро увидел, какие фрагменты текста были изменены, добавлены, удалены. Это повышает эффективность и точность верификации, сокращает время на анализ и сравнение документов.

В результате внедрения Directum RX Intelligence в договорную работу IDS Borjomi Russia & Belarus на верификацию одного документа сотрудник тратит до одной минуты – ИИ в разы упростил задачу по сравнению и обработке договоров. Повысилась исполнительская дисциплина. Благодаря автоматическому контролю работники более ответственно относятся к тому, какую версию договора передают на обработку. Руководители, в свою очередь, тратят меньше времени на принятие решений. ИИ подсказывает ответственных, которым следует отправить задачу на рассмотрение или делегировать поручение.

Руководство компании планирует внедрить Directum RX Intelligence в остальные направления, где остается высокий процент рутины. В их числе — построение бухгалтерского ОЦО, кадровое и проектное делопроизводство.

В портфеле «СберУниверситета» более 500 образовательных решений. Компании было необходимо сделать расчет стоимости образовательных программ ясным, легким и понятным для всех пользователей. Также были важны скорость процессов, возможность моделирования и интеграции данных в другие процессы. Для реализации этих задач привлекли специалистов «Корус Консалтинг», которые смоделировали процесс расчета себестоимости на платформе Optimacros. В ходе проекта настроили формы и алгоритмы расчета детальных смет на основе количественных показателей и тарифов, сформировали отчеты и дэшборды для анализа и визуализации данных, а также настроили печатные формы.

Специалисты «СберУниверситета» перенесли в систему фактические данные, необходимые для расчета стоимости программ и план-факт анализа. Решение прошло опытную эксплуатацию на реальных данных, содержащих информацию обо всех утверждённых на 2023 год программах.

В результате первого этапа проекта компания получила единое централизованное хранилище финансовых параметров образовательных программ. Пользователи с различными ролями и уровнями доступа могут работать в общем информационном пространстве и гибко управлять ценообразованием на программы обучения. Появилась возможность создавать несколько вариантов стоимости одной программы с разными параметрами (место проведения, способ реализации) и видеть в режиме реального времени их влияние на финансовые показатели компании.

Кроме того, уменьшилось количество ручных операций: отчеты формируются автоматически при заведении первичных данных и конвертируются в форматы MS Word и Excel из Optimacros. Финансовая служба «СберУниверситета» теперь может в режиме реального времени рассчитывать затраты по нескольким версиям плана обучения, анализировать затраты по статьям расходов и принимать обоснованные управленческие решения.

По результатам проведенных интервью экспертами «Рексофт Консалтинг» были выделены пять ключевых областей, в которых сосредоточены основные трудности, не позволяющие эффективно внедрять ИИ-решения в российских компаниях:

• Взаимодействие Data-специалистов с бизнес-заказчиком
• Данные
• Управление разработкой и технологии
• Передача в эксплуатацию и поддержка ИИ-решений
• Поиск, удержание и развитие Data Science специалистов.

Среди наиболее частых причин возникновения трудностей при взаимодействии data-специалистов с бизнес-заказчиком называются такие как завышенные ожидания бизнеса, нежелание бизнеса трансформироваться и неадаптированная корпоративная культура. Наиболее остро они проявляются в случае, если бизнес инвестирует в ИИ, но не достигает эффекта и испытывает затруднения с приживаемостью решений. Для их успешного внедрения бизнес-заказчикам необходимо быть готовыми трансформировать свою операционную модель.

В блоке данные фигурируют такие корневые причины, как недостаточный уровень автоматизации бизнес-процессов, низкий уровень зрелости инфраструктуры данных, низкое качество исходных данных и длительный процесс их получения, неадаптированные для цифровых решений на базе ИИ процессы сбора и управления данными. Трудности, связанные с данными, всегда охватывают не только ИИ-разработку, но и всю компанию из-за отсутствия единых требований и настроенных процессов. Проблематика в части данных характеризуется тезисом «новые проблемы, старые решения» – прежде чем приступать к Data Science, необходимо отладить и адаптировать процессы, связанные с управлением данными.

Технологический стек для разработки решений на базе ИИ постоянно меняется и развивается. Здесь data-специалисты выделяют отсутствие стандартов ИИ-разработки и гибкого подхода при прототипировании ИИ-решений, а также отсутствие сформированного подхода к работе с внешними разработчиками ИИ-решений.

В сегменте передачи в эксплуатацию и поддержки ИИ-решений специалисты отмечают отсутствие выстроенного процесса передачи в эксплуатацию и четких критериев приемки решений, а также то, что подходы ИБ не адаптированы к внедрению решений ИИ и оценке его рисков. Для минимизации барьеров, с которыми сталкиваются компании при масштабировании пилотных ИИ-решений, необходимо заранее договариваться о критериях успеха и продумывать модель поддержки. Критически важно до старта проекта определить и согласовать подход к оценке экономического эффекта со всеми заинтересованными сторонами, а также выстроить долгосрочную систему мотивации вовлеченных сотрудников, чтобы избежать трудностей с приживаемостью решений.

Особенную озабоченность у опрошенных экспертов вызывает задача поиска, удержания и развития специалистов Data Science. Существующие во многих российских компаниях HR-процессы поиска, найма, адаптации и удержания персонала не адаптированы для data-специалистов. Недостаток так называемых Т-shape специалистов, имеющих широту знаний и дополнительные навыки в смежных сферах, обостряет разрыв между бизнесом и Data Science. HR в сложившейся ситуации не понимает, как развивать последних и адаптировать первых. Организационные структуры и функционально-ролевые модели ИТ во многих российских компаниях не успели адаптироваться к системному внедрению решений на базе ИИ, что размывает распределение ответственности и роль Data-специалистов.

Интеллектуальный бот-суфлер, внедренный в «Петровиче» работает параллельно с оператором в звонках в рамках тематики по оформлению новых заказов и позволяет сократить процесс работы с адресом с 77 до 25 секунд. Бот подключается к диалогу с клиентом после вопроса о доставке, распознает в потоке речи адрес доставки, нормализует его, вносит адрес в анкету, обозначает координаты на карте и передает информацию в «1С». 73% сотрудников компании оценивают сервис положительно и удовлетворены взаимодействием с суфлером. Ранее операторам приходилось самостоятельно распознавать и заводить адрес, переключаться между окнами для проверки адреса и поиска точки на карте, а также вручную передавать данные в систему.

При этом бот не заметен для клиента в разговоре − он забирает на себя внутренний процесс работы оператора и помогает ускорять решение задачи в диалоге, не лишая клиента личного общения с представителем компании. Также, в рамках комплексного развития технологического стека контакт-центра, бот помогает снижать среднее время обслуживания клиента.

На данный момент робот помогает в 64% звонков о доставке. В остальных случаях оператор может выбрать самостоятельно: ввести адрес, отметить точку через решение Яндекс.Карты, интегрированное в анкету, или сверить с точками доставки − списком всех адресов доставки клиенту за последние 4 месяца.

Как отмечает Екатерина Качмар, менеджер продукта «Суфлер» СТД «Петрович», решение показало значимые результаты в зоне работы с адресом и в перспективе позволит решать более сложные задачи. В планах масштабирование технологии на другие проекты, где бот мог бы помогать операторам не только с распознаванием адреса доставки – например, синхронизация бота с базой знаний для демонстрации подсказок при подборе товаров или на линии службы поддержки клиента.